## SISTEM PENCARIAN SKRIPSI

## BERBASIS INFORMATION RETRIEVAL DI FASTIKOM UNSIQ
Nur Hasanah a
a Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universtas Sains Al Qur’an
a E-mail: nurh.unsiq@gmail.com

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Riwayat Artikel : Diterima : 27 Desember 2016 Disetujui : 31 Desember 2016
Pada  saat  ini  perpusakan  Fastikom  UNSIQ  mempunyai  jumlah dokumen  yang  tersedia  sangat  besar,  pencarian  secara  manual dapat  dilakukan  dengan  membaca  setiap  dokumen  pada  koleksi dokumen  untuk  mendapatkan  dokumen  yang  tepat  dan  sesuai kebutuhan.  Namun,  pencarian  seperti  itu  membutuhkan  waktu yang lama jika jumlah dokumen sangat banyak.  Salah  satu  solusi untuk  mengatasi  masalah  tersebut  adalah  dengan  menggunakan Information Retrieval System . Proses dalam Information Retrieval dapat  digambarkan  sebagai  sebuah  proses  untuk  mendapatkan relevant  documents dari collection  documents yang  ada  melalui pencarian query yang diinputkan user .
Information  Retrieval (IR)  merupakan  suatu  metode  untuk menemukan  kembali  data  tidak  terstruktur  yang  tersimpan  pada sekumpulan dokumen, kemudian menyediakan informasi mengenai  subyek  yang  dibutuhkan.  (Bunyamin,  2005)  Seiring peningkatan  jumlah  mahasiswa,  maka  semakin  banyak  penelitian dengan  judul  yang  hampir  mirip,  karena  susahnya  melakukan penelitian dengan metode yang baru maka salah satu cara mudah untuk  mengantisipasi  kesamaan  judul  penelitian  adalah  dengan menggunakan sebuah sistem, yaitu Information Retrival (IR).
Kata Kunci : Information Retrival, pencarian

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Riwayat Artikel : Received : December 27, 2016 Accepted : December 31, 2016
At  this  time  perpusakan  Fastikom  UNSIQ  number  of  documents available  has  very  large,  manual  search  can  be  done by  reading each  document  in  the  collection  of  documents  to  get  the  proper documentation and appropriate. However, the search as it takes a long time if the number of documents very much. One solution to overcome  this  problem  is  by  using  Information Retrieval  System. Processes in Information Retrieval can be described as a process to  obtain  relevant  documents  from  the  collection  of  existing documents through search queries entered by users.
Information  Retrieval  (IR)  is  a  method  to  find  the  back  of unstructured data stored in a set of documents, and then presents information  on  the  subject  is  needed.  (Bunyamin,  2005)  As  the increase in the number of students, the more research with a title that  is  almost  similar,  as  difficult  to  do  research  with  the  new method  it  is  one  easy  way  to  anticipate  the  similarity  title  of  the research is to use a system, namely Information retrieval (IR) ,
Key words : Information Retrival, searching

## 1. PENDAHULUAN
Pada saat ini perpustakaan Fastikom  UNSIQ  mempunyai  jumlah dokumen  yang  tersedia  sangat  besar, pencarian  secara  manual  dapat  dilakukan dengan  membaca  setiap  dokumen  pada koleksi  dokumen  untuk  mendapatkan dokumen yang tepat dan sesuai kebutuhan.  Namun,  pencarian  seperti  itu membutuhkan  waktu  yang  lama  jika jumlah  dokumen  sangat  banyak.  Salah satu  solusi  untuk  mengatasi  masalah tersebut  adalah  dengan  menggunakan Information  Retrieval  System .  Proses dalam Information Retrieval
dapat digambarkan sebagai sebuah proses untuk mendapatkan relevant  documents dari collectiondocuments yang  ada  melalui pencarian query yang diinputkan user .
Information Retrieval (IR) merupakan suatu metode untuk
menemukan kembali data tidak terstruktur yang tersimpan pada sekumpulan dokumen, kemudian menyediakan
informasi mengenai subyek yang dibutuhkan.  (Bunyamin,  2005)  Tujuan dari  sistem  IR  ini  adalah  memenuhi kebutuhan  informasi  pengguna  dengan mendapatkan  semua  dokumen  yang relevan  dengan  kebutuhan  pengguna  dan pada  waktu  yang  sama  mendapatkan sesedikit  mungkin  dokumen  yang  tak relevan.
Pengguna dapat menemukan
informasi  yang  relevan  dengan  membaca seluruh  dokumen  yang  ada  pada  tempat penyimpanannya,  menyimpan  dokumen- dokumen yang relevan, membuang dokumen yang tidak relevan, dan mengurutkan  dokumen-dokumen  yang sesuai  dengan  keperluannya.  Hal  tersebut merupakan  sistem  IR  yang  sempurna, tetapi  solusi  ini  tidak  praktis  dan  efisien. Dikarenakan  pengguna  tidak  memiliki banyak  waktu  untuk  membaca  seluruh dokumen satu per satu dari sekian banyak dokumen yang ada.
Agar  diperoleh  sistem  yang  dapat mengambil  dokumen  yang  relevan  dan mengurutkan pada urutan teratas dibutuhkan  suatu  metode matching suatu query dengan koleksi dokumen
menggunakan  metode  yang  optimal dalam  menentukan  nilai similarity  score suatu  dokumen.  Pada  jenjang  pendidikan diploma  dan  jenjang  yang  lebih  tinggi, mahasiswa  diwajibkan  untuk  menyusun karya ilmiah, baik berupa jurnal penelitian,  tugas  akhir,  skripsi,  tesis, disertasi  dan  lain  sebagainya.  Seiring dengan kesadaran masyarakat akan pentingnya  pendidikan,  maka  berdampak pada  semakin  meningkatnya  jumlah mahasiswa  pada  suatu  perguruan  tinggi yang berpengaruh juga terhadap banyaknya  karya  ilmiah  yang  dihasilkan oleh mahasiswa.
Apabila  pada  sebuah  perguruan tinggi  meluluskan  500  mahasiswa  tiap tahun,  maka  pada  kurun  waktu  10  tahun sudah  terkumpul  5000  judul  penelitian yang  berbeda  (unik).  Seiring  peningkatan jumlah mahasiswa, maka semakin banyak penelitian  dengan  judul  yang  hampir mirip, karena susahnya melakukan penelitian dengan metode yang baru.
Salah  satu  cara  mudah  untuk mengantisipasi  kesamaan judul  penelitian adalah  dengan  menggunakan  sebuah sistem,  dimana  apabila  dilakukan  secara manual  sangat  tidak  memungkinkan  bagi seorang mahasiswa untuk mengecek lebih dari 5000 judul karya ilmiah satu per satu.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Information Retrieval (IR) Information  Retrieval  System atau  Sistem Temu  Balik  Informasi  merupakan  bagian dari computer  science tentang  pengambilan informasi  dari  dokumen-dokumen  yang didasarkan  pada  isi  dan  konteks  dari dokumen-dokumen  itu  sendiri.  Menurut Gerald  J.  Kowalski  di  dalam  bukunya “Information Storage and Retrieval Systems Theory  and  Implementation ”,  sistem  temu balik  informasi  adalah  suatu  sistem  yang mampu  melakukan  penyimpanan,  pencarian, dan  pemeliharaan  informasi.  Informasi dalam  konteks  ini  dapat  terdiri  dari  teks (termasuk  data  numerik  dan  tanggal), gambar,  audio,  video,  dan  objek  multimedia lainnya. Sistem temu balik informasi sebagai suatu sistem yang berfungsi untuk menemukan  informs  yang  relevan  dengan
kebutuhan  pemakai,  yang  merupakan  salah satu tipe istem informasi. (Mulyadin, 2014).
Prinsip  kerja Information  Retrieval System jika  ada  sebuah  kumpulan  dokumen dan  seorang  user  yang  memformulasikan sebuah  pertanyaan  ( request atau query ).
Jawaban  dari  pertanyaan  tersebut  adalah sekumpulan  dokumen  yang  relevan  dan membuang  dokumen  yang  tidak  relevan (Salton, 1989).
information  retrieval  (IRS) merupakan suatu  sistem  yang  menemukan  informasi yang  sesuai  dengan  kebutuhan user dari kumpulan informasi secara otomatis.
Aplikasi Information Retrieval System sudah digunakan  dalam  banyak  bidang  seperti dikedokteran, perusahaan dan lain sebagainya. Salah satu aplikasi dari Information  Retrieval  System adalah  mesin pencari  yang  dapat  diterapkan  diberbagai bidang. Pada mesin pencari dengan Information  Retrieval  System  user dapat memasukkan query yang  bebas  dalam  arti kata query yang  sesuai  dengan  bahasa manusia  dan  sistem  dapat  menemukan dokuen  yang  sesuai  dengan query yang ditulis oleh user. ( Amin, 2005).
Tiga  komponen  utama  dalam  sistem temu  balik  adalah  masukan  ( input ),  proses ( processor )dan  keluaran  ( output ).  Menurut maning  et  al  (2009)  mengakatakn  bahwa Information Retrival (IR) adalah menemukan bahan  (biasanya  dokumen)  yang  bersifat tidak trstruktur (biasanya teks) yang memenuhi  kebutuhan  informasi  dari  dalam koleksi besar (bisanya disimpan di komputer)
2.2. Model Information Retrieval
Model  IR adalah  model  yang digunakan  untuk  melakukan  pencocokan antara term-term (kata) dari query dengan term-term dalam document  collection ( folder  file ) , model  yang  terdapat  dalam
IR terbagi  dalam  3  model  besar,  yaitu (J.Kowalski Gerald, 2000):
a. Set-theoritic
models, model merepresentasikan dokumen sebagai himpunan  kata  atau frase .  Contoh  model ini  ialah Standard  Boolean  model dan Extended Boolean model.
b. Algebraic
model, model
merepresentasikan  dokumen  dan query
sebagai  vektor similarity antara  vektor dokumen dan vektor query yang direpresentasikan  sebagai  sebuah  nilai skalar.  Contoh  model  ini  ialah Vektor Space Model (model ruang vektor), Latent Semantic  Indexing (LSI)  dan Generalized Vector Space Model (GVSM). c. Probabilistic
model, model
memperlakukan proses pengambilan dokumen  sebagai  sebuah probabilistic inference. Contoh model ini ialah penerapan  teorema bayes dalam  model probabilistik.
2.1.2.  Arsitektur Information  Retrieval System 10 dalam aplikasi teori probabilitas.  Teori  probabilitas  dapat digunakan  untuk  menghitung  suatu ukuran relevansi antara sebuah query dan sebuah dokumen.
Prinsip  dari  pemodelan  probabilistik  ini adalah dengan melakukan estimasi bobot suatu  kata  berdasarkan  prinsip  seberapa sering  kata  tersebut  muncul  atau  tidak muncul  baik  dalam  dokumen-dokumen yang  relevan  maupun  dalam  dokumen- dokumen  yang  tidak  relevan.  Model probabilistik  akan  memberikan  nilai probilitas  pada  tiap  kata  yang  menjadi komponen  dalam  suatu query ,  dan kemudian menggunakan bukti-bukti tersebut  untuk  menghitung  probabilitas akhir  bahwa  suatu  dokumen  relevan dengan suatu query .

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Data Penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  judul  skripsi atau  tugas  akhir  mahasiswa  UNSIQ terutama program studi Teknik Informatika dan Manajemen Informatika. Penulis  hanya  mengambil  judul  kripsi Teknik  Informatika  dan  Manajemen Informatika  dimaksudkan  agar  sistem yang  akan  dibuat  dapat  bekerja  secara optimal  untuk  mencari  kemiripan  judul skripsi dari satu rumpun atau jurusan.
3.2. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
3.2.1. Sumber Data
Data yang diperlukan untuk membuat aplikasi diambil dari:
a. Data  Primer,  yaitu  data  yang diperoleh langsung dari
sumbernya, baik melalui wawancara  ataupun  observasi dengan  pihak-pihak  terkait.
Pada  penelitian  ini,  yang dijadikan  sebagai  data  utama penelitian  yaitu  judul  skripsi mahasiswa Teknik Informatika  dan  Manajemen Informatika  yang  berjumlah 20  judul  yang  diperoleh  dari perpustakaan.
3.2.2. Teknik Pengumpulan Data
Pada  bagian  ini,  penulis melakukan pengumpulan data-data yang  terkait  langsung sesuai dengan kebutuhan untuk membangun aplikasi temu
kembali  ( Information  Retrieval ).
Teknik  pengumpulan  data  dalam penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Observasi Pengumpulan data dengan melakukan pengamatan langsung terhadap data yang diperlukan. Langkah observasi ini dilakukan dengan  mengumpulkan  data judul  skripsi  atau  tugas  akhir mahasiswa Teknik Informatika  dan  Manajemen Informtika UNSIQ serta langkah-langkah membandingkan kemiripan antar  judul  skripsi  atau  tugas akhir  oleh  dosen  sehingga dipastikan  tidak  ada  judul skripsi  atau  tugas  akhir  yang sama.
b. Interview Pengumpulan data dengan melakukan
wawancara  atau  tanya  jawab langsung dengan seorang yang  dianggap  berkompeten.
Dalam  tahap  ini,  penulis mewawancarai berberapa dosen  pembimbing  skripsi Teknik Informatika dan Manajemen Informatika mengenai tata cara membandingkan  judul  skripsi atau tugas akhir Teknik
Informatika  dan  Manajemen Informatika UNSIQ. c. Literatur Pengumpulan data dengan melakukan studi pustaka  mencakup  buku-buku teks,  diktat,  makalah,  artikel di  media  cetak  dan  internet dan  buku  petunjuk  teknis terpadu yang berkaitan dengan objek penelitian. Penulis melakukan studi literatur terutama di
perpustakaan UNSIQ dan
sumber-sumber lain yang sebagian  besar  diperoleh  dari berbagai jurnal penelitian yang tersedia pada perpustakaan  digital  beberapa perguruan tinggi di Indonesia.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perancangan Sistem
4.1.1.  Kebutuhan Masukan
Kebutuhan masukan dari aplikasi sistem pencarian arsip skripsi berbasis information retrieval menggunakan  metode  probabilistic yaitu  berupa  abstrak  dari  skripsi berjumlah 20 buah sebagai sampel.

## 4.1.2.  Kebutuhan Proses
a. Membaca data abstrak Proses pertama pada information  retrieval ini  yaitu membaca  data  abstrak  skripsi yang  telah  dimasukkan  ke  dalam database sebelumnya. Penulis memilih data abstrak yang digunakan sebagai objek pencarian  daripada  judul  skripsi
dikarenakan  abstrak  dari  skripsi lebih mewakili keseluruhan isi dan juga  wilayah  pencariannya  lebih akurat. Data abstrak skripsi dibaca kemudian  dibuat  menjadi  koleksi menggunakan array .
b. Menghilangkan Tanda Baca
Koleksi  abstrak  skripsi yang  diperoleh  dari  pembacaan data,  masing-masing  dihilangkan tanda  bacanya.  Tanda  baca  pada sistem IR tidak termasuk ke dalam objek yang diperhitungkan, sehingga harus dihilangkan.
Diantara tanda baca yang
dihilangkan  yaitu  titik  (.),  koma (,),  garis  miring  (/),  kurang  buka dan  kurung  tutup,  simbol-simbol seperti  operator  matematika  (kali, bagi, persen, dan lain sebagainya). Hasil  dari  proses  penghilangan tanda  baca  yaitu  koleksi  abstrak yang  siap  diproses  dan  hanya terdiri  dari  alfabet  (a-z)  serta spasi.
d. Konversi menjadi huruf kecil Proses  pencarian  dengan
model  IR  membutuhkan  objek yang seragam, sehingga diperlukan perubahan dari kalimat menjadi huruf kecil semua. Hal ini tentunya sangat berpengaruh,
mengingat  kata  Ekonomi  dan ekonomi  pada  beberapa  bahasa pemrograman  merupakan  kata yang berbeda disebabkan perbedaan  sturktur  karakter.  Kata Ekonomi  yang  pertama  huruf  E nya kapital, sedangkan kata ekonomi  yang  kedua  huruf  nya kecil semua.
e. Tokenizing Koleksi  abstrak  skripsi yang  telah  dibersihkan  dipecah (dibagi)  berdasarkan  spasi  dan disimpan  ke  dalam array . Array ini yang selanjutnya akan dioperasikan  untuk  proses-proses sistem IR berikutnya.
f. Stopwords Filtering
Setelah data abstrak skripsi dijadikan token (per kata), langkah
selanjutnya adalah proses pengecekan  adanya  kata  umum pada  abstrak  tersebut.  Apabila ditemui  kata  umum  (misalnya yang,  dari,  dan,  dengan,  dan sebagainya)  maka  akan  dihapus.
Hal ini tentunya akan meningkatkan akurasi dari
pencarian  dimana  objek  yang dicari  benar-benar  berbeda  antara abstrak yang satu dengan lainnya.
g. Stemming
Langkah  berikutnya  yaitu stemming (mencari  akar  kata  atau kata  dasar).  Proses stemming sendiri  berdampak  pada  akurasi hasil  pencarian,  dimana  apabila dengan  menggunakan  stemming, maka  kata  perjanjian  dan  janji akan  diperoleh  bentuk  kata  dasar yang sama yaitu janji.
h. Menghitung nilai probabilistik Setelah  dipersiapkan  pra proses  ( preprocessing )  meliputi keenam  langkah  di  atas,  maka langkah inti dari sistem IR metode probabilistik  yaitu  menghitung probabilitas  dari  masing-masing dokumen,  dalam  hal  ini  abstrak skripsi untuk dicari nilai probabilitas  tertingginya.  Nilai probabilitas tertinggi berarti mempunyai kemiripan yang paling mirip  dengan  kata  kunci.  Rumus menghitung nilai probabilistik yaitu log(jumlah sama/jumlah beda).

## 4.1.3. Data Keluaran
Data keluaran yang diinginkan dari  aplikasi  sistem  IR  yang  dibuat yaitu  berupa  daftar  hasil  pencarian arsip skripsi berdasarkan nilai probabilistik tertinggi hingga
terendah. Hasil tersebut dapat dijadikan  acuan  dalam  berbagai  hal, misalnya  mengukur  kemiripan  antar skripsi dan lain sebagainya .
Data  lain  yang  dibutuhkan yaitu  berupa  data  kata  umum  yang dijadikan acuan pada proses stopwords  filtering dan juga  data  kata
dasar  yang  digunakan  pada  proses
stemming .  Data  kata  dasar  diperoleh dari  kata  dasar  pada  Kamus  Besar
Bahasa  Indonesia  (KBBI).  Sedangkan kata  umum  diperoleh  dari  kata-kata umum pada beberapa topik penelitian.
Mulai Memasukkan kata kunci Pengecekan kata kunci Kosong Ya Tidak Tokenizing Konversi menjadi huruf kecil Menghilangkan tanda baca Selesai Stemming (akar kata) Stopwords filtering Hitung nilai probabilistik P = log(jml sama/ jml beda) Membaca abstrak dari arsip skripsi Tampilkan skripsi berdasarkan nilai probabilistik

## Gambar 4.1 Flowchart Proses IR Probabilistik
4.2. Aplikasi IR Metode Probabilistik
4.2.1.   Koneksi Database Aplikasi yang memanfaatkan basis data tentunya memiliki  koneksi  ke database yang digunakan. Pada pemrograman PHP, koneksi database MySQL sangat
sederhana,  karena  modul MySQL sudah  terintegrasi  dengan  modul Apache dalam  satu  lingkungan pengembangan aplikasi.
Modul koneksi ini digunakan  juga  pada  sebagian besar  modul  pada  aplikasi  guna berkomunikasi dengan basis data. 4.2.2.   Autentikasi Sistem autentikasi (meliputi login dan logout ) merupakan  modul  dasar  pada sebuah  sistem  informasi.  Latar belakang perlunya autentikasi
yaitu  untuk  membatasi  akses sistem bagi beberapa pihak, seperti administrator dan pengguna tamu. Modul-modul
yang  dapat  diakses  oleh  tiap-tiap pengguna dapat dibedakan
berdasarkan hak akses.
Pada  aplikasi  IR  metode probabilistik, pengguna tamu tidak memerlukan  proses  autentikasi, tetapi  hanya  dapat  mengakses modul pencarian, sedangkan pengguna  sebagi administrator yang  melalui  proses  autentikasi dapat  mengakses  seluruh  fitur yang tersedia pada aplikasi.

## 4.2.3. Implementasi Sistem
Tahap implementasi sistem ini  adalah merupakan suatu penerapan sistem yang terkomputerisasi  terhadap  seluruh data dan informasi dalam
menenukan keterkaitan antar
skripsi  yang  berbasis  web  dengan tujuan  mempermudah  mahasiswa untuk mengetahui keterkaitan antar  skripsi  tersebut  sehingga diharapan bisa memerikan
informasi  yang  tepat,  cepat  dan akurat.

## 4.2.4.  Tampilan Halaman Login

## Gambar 4.2. Tampilan Halaman Login

## 4.2.5.  Tampilan Halaman Beranda
Modul beranda memuat informasi umum aplikasi, struktur menu secara  lengkap  dan shortcut (pintasan)
menuju modul-modul tertentu. Tampilan halaman  beranda  dapat  dilihat  pada gambar berikut:
Gambar 4.3. Tampilan Halaman Beranda

## 4.2.6.  Tampilan Data Skripsi
Modul  skripsi  merupakan  modul yang  digunakan  untuk  menampilkan, menambah,  mengubah  dan  menghapus data  skripsi.  Data  skripsi  merupakan
objek  utama  pada  sistem  IR  yang  akan dibangun menggunakan metode
probabilistic. Data  skripsi  memuat  id skripsi,  fakultas,  judul,  abstrak,  penulis, dan tahun.

## Gambar 4.4. Tampilan Halaman Data Skripsi
Modul  kata  umum  merupakan modul yang digunakan untuk menampilkan,  menambah,  mengubah dan  menghapus  data  kata  umum.  Data
data  umum  digunakan  pada  proses stopwords filtering ,  yaitu  proses  yang pada  intinya  menghilangkan  kata-kata yang sifatnya umum pada suatu teks.
Gambar 4.5. Tampilan Halaman Data Kata Umum
4.2.7. Tampilan Pencarian Modul pencarian merupakan modul  utama  pada  aplikasi  IR  metode probabilistik.  Pada  modul  ini  dimuat proses pengambilan data skripsi, menghilangkan  tanda  baca, tokenizing,
stopwords filtering, stemming, perhitungan  nilai  probabilistik  sampai pada  menampilkan  hasil  pencarian. Berikut merupakan tampilan form pencarian:
Gambar 4.6. Tampilan Halaman Pencarian
Pada  form  pencarian,  pengguna harus  memasukkan  kata  kunci,  memilih opsi menggunakan stemming atau tidak, dan  memilih  opsi  penggunaan  fitur stopwords filtering .

## 5. PENUTUP
5.1. Simpulan
Dari  perancangan,  implementasi dan  pengujian  aplikasi  temu  kembali ( information retrieval ) metode
probabilistik,    maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan Hasil Perancangan, implementasi  dan  pengujian  yang dilakukan  pada  aplikasi  ini  dapat terbangun.
2. Stemming dan stopwords  filtering mempengaruhi nilai probabilistic , yaitu
berpengaruh
terhadap berkurangny anilai probabilistic .
3. Hasil pengujian menggunakan standar ISO  9126  diperoleh  hasil  rata-rata pengujian  bernilai  79  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  yang dibuat layak digunakan.
5.2.    Saran
Berdasarkan ujicoba, ada beberapa saran  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam pengembangan penelitian ini, yaitu:
1. Pengembangan aplikasi sehingga
dapat menerima semua jenis dokumen yang  berbasis  teks,  misalnya  .txt, .html, dan lain sebagainya.
2. Optimalisasi query SQL  dan  proses pencarian  agar  waktu  pencarian  lebih cepat.
3. Multi  language  stemming ,  terutama untuk kata - kata berbahasa Inggris.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Amin,  Fathul  dan  Purwatiningtyas.  2015. Rancang  Bangun Informations  Retrival System (IRS)  Bahasa  Jawa  Ngoko  pada Palintangan  Penjebar  Semangad  dengan Metode Vector Space Model (VSM). Jurnal Teknologi  Informasi  DINAMIKA  Volume 20, No. 1
Bunyamin.  2005. Algoritma  Umum  Pencarian Informasi  Dalam  Sistem  Temu .  Institut Teknologi Bandung. Bandung
Gerald  J.  Kowalski.  2000. Information  Storage and Retrieval Systems: Theory and Implementation . United States
Manning,  D.  Christopher,  Raghavan,  P.  & Schütze  H.  2009. An  Introduction  to
Information Retrieval . Cambridge University Press Mulyadin  dan  Eko  Aribowo.  2014.  Sistem Penentuan Keterkaitan antar skripsi berdasarkan keyword seeking.Jurnal Sarjana  Teknik  Informatika  Volume  2 Nomor 1 Salton,  G.,  1989, Automatic  Text  Processing, The Transformation, Analysis, and
Retrieval  of  information  by  computer .
Addison – Wesly Publishing Company, Inc. USA.